Cas d’usage IA

IA hébergée chez vous
avec des flux mieux maîtrisés.

Pour les entreprises traitant des données sensibles (santé, juridique, finance, défense, R&D), on peut déployer l’IA en local ou sur un cloud européen. Les flux, sous-traitants, accès et garanties contractuelles sont vérifiés pour l’architecture retenue.

Parlez de ce processus Tous les cas d’usage

Scénario de déploiement

À cadrer

Problèmes ciblés03

Bénéfices visés03

01Tout reste chez vousÀ mesurer

02Modèles français performantsÀ mesurer

03Contrôle renforcéÀ mesurer

Processus · Données · Validation · Mesure

Les vrais problèmes

Quels problèmes IA hébergée chez vous résout ?

Le cas d’usage n’a de valeur que s’il part d’une friction métier clairement observable.

01Données client envoyées aux USSelon l’offre, la région et les sous-traitants, un SaaS IA peut impliquer un traitement ou un transfert hors UE. Il faut vérifier le DPA, les flux réels et les garanties de transfert.

02Secret professionnelCabinets d’avocats, médecins et experts-comptables doivent vérifier que l’outil, le contrat, les accès et les flux sont compatibles avec leurs obligations de secret professionnel.

03Souveraineté stratégiqueVos données métier différenciantes (R&D, propriété intellectuelle) ne doivent pas alimenter un modèle hors de votre contrôle.

Ce que ça change

Quels bénéfices concrets pour une PME ?

Les effets attendus restent à confirmer sur vos données et avec une base de référence.

01Tout reste chez vousModèles déployés sur vos serveurs ou sur un cloud européen, avec cartographie des journaux, sauvegardes, accès de support et sous-traitants pour confirmer le périmètre réel.

02Modèles français performantsMistral, Llama et autres modèles open-weight peuvent offrir davantage de maîtrise technique, sous réserve de vérifier l’architecture, les accès et les licences.

03Contrôle renforcéL’hébergement local peut faciliter certaines mesures RGPD, HDS, de secret professionnel ou AI Act, sans constituer à lui seul une preuve de conformité.

Exemples concrets

Comment cela fonctionne en pratique ?

Des scénarios illustratifs à adapter à votre environnement, vos règles et vos outils.

01Scénario 01Cabinet d’avocats qui déploie Mistral sur ses propres serveurs pour analyser les contrats sans fuite

02Scénario 02Établissement de santé qui utilise Llama localement pour synthétiser les dossiers patients

03Scénario 03Industriel qui protège ses brevets en utilisant uniquement des LLM hébergés en France

04Scénario 04Cabinet d’expertise qui maintient le secret professionnel avec un LLM privé

Mise en œuvre

Un périmètre clair, une équipe impliquée.

Pour qui ?

Les équipes concernées.

Entreprises soumises au secret professionnel, à des exigences sectorielles ou à des obligations AI Act à qualifier selon la finalité, ainsi que celles qui traitent des données stratégiques sensibles.

Comment ?

Le chemin de déploiement.

On évalue vos contraintes légales et techniques, on choisit le modèle adapté, on déploie sur votre infrastructure ou un cloud européen, puis on documente les choix et points à valider avec votre DPO ou conseil.

Autres cas d’usage

Continuer l’exploration.

D’autres processus peuvent offrir un meilleur point de départ selon votre contexte.

01Cas d’usage IAIntégration IA dans vos processVos process métier boostés par l’IA. Notion, HubSpot, vos SaaS internes, l’IA va chercher l’info là où elle vit.02Cas d’usage IAAssistant IA vocalUn assistant vocal qui répond à vos clients 24/7. Standard téléphonique, qualification, prise de RDV.03Cas d’usage IAAgent IA sur mesureDes agents qui exécutent des tâches complexes, pas juste des chatbots. Service client, RH, ops.

Deux façons d’avancer

Déployer une IA hébergée chez vous

Lors d’un appel de 30 min, on qualifie vos contraintes de souveraineté. L’architecture cible est définie dans une mission sur devis.

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